投稿者 global-ai-media 
GoogleのGemini Web Appに追加されたカスタマイズ機能は、個々の業務ニーズに合わせたAI体験を可能にします。本記事では、この「AIのパーソナライズ化」という潮流が、日本のビジネス現場や組織運用にどのような変革と課題をもたらすのかを実務的な観点から解説します。
「汎用チャット」から「自分専用ツール」への進化
GoogleのGemini Web Appにおいて、ユーザーが特定の目的に合わせてAIをカスタマイズできる機能（記事中では「AI Mini Apps Tool」と表現、一般的には「Gems」などのカスタム機能に関連する動き）が注目を集めています。これは、OpenAIのChatGPTにおける「GPTs」と同様の文脈にあり、生成AIの利用形態が「何でも答えられる巨大なチャットボット」から、「特定のタスクを遂行するための専任アシスタント」へとシフトしていることを象徴しています。
これまでの生成AIは、毎回ゼロから指示（プロンプト）を入力する必要がありました。しかし、新しいカスタマイズ機能を使えば、「コードレビュー専用」「マーケティングコピー作成専用」「社内会議の議事録要約専用」といった、特定の役割を持った「ミニアプリ」をノーコードで作成・保存できます。これは、エンジニアではない現場のビジネスパーソンが、自身の業務フローにAIを深く組み込めるようになることを意味します。
日本のビジネス慣習と「特化型AI」の親和性
日本企業、特に歴史ある組織においては、ドキュメントのフォーマットや「てにをは」、ビジネスマナー、あるいは暗黙の了解としての社内ルールが非常に重視されます。汎用的なLLM（大規模言語モデル）をそのまま使うと、出力される日本語が不自然であったり、日本の商習慣にそぐわない表現が含まれていたりして、修正の手間がかかるケースが少なくありません。
今回のようなカスタマイズ機能の利点は、こうした「日本的な微調整」をプリセットできる点にあります。例えば、「当社規定の稟議書フォーマットに出力する」「顧客への謝罪メールにおける過度な言い訳を避ける」といった具体的な指示をあらかじめ設定した「ミニアプリ」を部署内で共有すれば、業務の標準化と効率化が同時に達成できます。これは、日本企業が得意とする「カイゼン」活動を、AIを用いて個人レベルから加速させるツールとなり得ます。
「シャドーAI」とガバナンスの課題
一方で、現場主導でAIアプリが量産されることにはリスクも伴います。いわゆる「シャドーAI」の問題です。情報システム部門が把握していないところで、従業員が機密データを学習させたり、不適切なプロンプトを含んだアプリを外部公開してしまったりするリスクが考えられます。
特に金融や製造など、コンプライアンスや知財管理が厳しい業界では、便利な機能だからといって無条件に解禁することは危険です。誰がどのようなカスタマイズAIを作成し、どの範囲で共有されているかを可視化する仕組みや、入力データが学習に利用されない設定（オプトアウト）の徹底が、企業導入における必須条件となります。
日本企業のAI活用への示唆
Geminiのカスタマイズ機能をはじめとする「AIのアプリ化」のトレンドを踏まえ、日本企業のリーダーや実務者は以下の点に着目すべきです。
- プロンプトエンジニアリングの資産化： 優秀な社員が作成した「効果的な指示出し」を個人のノウハウに留めず、カスタムAIとしてチームで共有・再利用可能な資産に変える体制を作る。
- 利用ガイドラインの再定義： 一律に禁止するのではなく、「入力してよいデータ区分」と「作成したAIの共有範囲」を明確にした上で、現場の創意工夫を促すサンドボックス（試行環境）を提供する。
- 業務特化の視点： 「AIで何ができるか」という漠然とした問いから離れ、「日次報告」「仕様書作成」「問い合わせ対応」といった具体的なタスク単位で専用のミニアプリを構築し、小さな成功体験を積み重ねる。
汎用モデルの性能競争が続く一方で、実務の現場では「いかに自社の文脈に合わせるか」というラストワンマイルの戦いが始まっています。ツールに使われるのではなく、ツールを自社の型にはめて使いこなす姿勢が、今後の競争優位の源泉となるでしょう。